目标：

在idea中用scala编写简单代码，从本地hdfs中（或本地目录）读取文件，通过spark处理后，结果输出到本地dhfs或本地目录。

然后修改代码，将项目打成jar包，上传到linux中，在spark集群上运行。

 

环境：hadoop2.7.2 +spark2.2.3 +scala 2.11.8 +idea2018

以上环境的具体安装配置和idea的基本操作分别见：

windows上 IntelliJ IDEA安装scala环境 ： https://blog.****.net/****_dengfan/article/details/88363224

windows 安装 配置 hadoop2.7.2 spark2.2.3 ：https://blog.****.net/****_dengfan/article/details/88375313

 

1.编写代码

目录结构：

Ts的代码：

val conf = new SparkConf().setAppName("Ts").setMaster("local[1]")
//创建spark执行的入口
val sc = new SparkContext(conf)

//指定以后从哪里读取数据创建RDD
//​​​val lines: RDD[String] = sc.textFile("D:/test.txt") 从本地目录读取文件
//我们从本地hdfs读取文件
val lines: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/spark")
val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))
val words: RDD[String]=lines.flatMap(_.split(" "))
val word: RDD[(String,Int)]=words.map((_,1))

//word.saveAsTextFile("C:/sparkdata/out") 将结果保存到本地目录
//将结果保存到本地hdfs
word.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/user/output")
//释放资源
sc.stop()

2.运行hadoop集群

上传文件，windows上查看结果：

具体如何上传文件，参考 https://blog.****.net/****_dengfan/article/details/88375313

 

3.执行程序，查看结果

成功。

 

4.将项目打包成jar，上传到linux中执行。

1.修改项目代码：将本地hdfs路径去掉

//spark主机改为linux上的主机
val conf = new SparkConf().setAppName("Ts").setMaster("spark://node2:7077")
val sc = new SparkContext(conf)
//指定以后从哪里读取数据创建RDD，从args(0)指定位置读取数据
val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))
val words: RDD[String]=lines.flatMap(_.split(" "))
val word: RDD[(String,Int)]=words.map((_,1))
//将结果保存到args(1)参数指定位置
word.saveAsTextFile(args(1))
//释放资源
sc.stop()

2.打包

Idea界面，点击 File->Project Structre,得到下图界面

上图一次点击完后：

点击ok

点击ok，然后退到主界面。

点击上图标记的选项。

点击上图build选项开始打包。

去D:\IdeaProjects\Li\out\artifacts\Li_jar/下找我们的项目jar包。

或者在idea界面也可以看到左边项目中生成了一个红色的out文件夹

在上图的箭头指向的目录中也能找到我们的jar包，我们的项目是Li，所以生成的jar包为Li.jar

得到要执行的类的全类名： 在类的类名上右键 点击 copy Reference选项 得到全类名，我这里得到的全类名是

com.df.test.Ts

然后将Li.jar拷贝到linux中你自己的文件夹下 我这里拷贝到 /opt/sofrware/下

3.运行jar包

开启hdfs集群 ： sbin/start-dfs.sh  这里的sbin文件夹是hadoop的sbin文件夹

开启spark集群  : sbin/start-all.sh 这里的sbin文件夹是spark的sbin文件夹

jps查看启动情况：

在spark集群上运行我们的Li.jar

在浏览器上查看结果：

成功。